traductor

sábado, 7 de febrero de 2026

El futuro que nos indica Musk....en parte alucinante

 El "muro de poder": Por qué la IA está llegando a su límite

Estados Unidos utiliza en promedio unos 500 gigavatios. La IA necesita un TERAWATT, lo que duplicaría la producción total de electricidad de Estados Unidos. "¿Te imaginas construir tantos centros de datos? ¿Tantas centrales eléctricas?" Musk dice que quienes trabajan en el mundo del software "están a punto de recibir una dura lección en hardware". El cuello de botella no es el código. Es la física.

El pivote espacial de 30 meses Recuerden mis palabras: en 36 meses, probablemente cerca de 30, el lugar económicamente más atractivo para implementar la IA será el espacio. Sin atmósfera. Sin nubes. Sin ciclo día-noche. Eficiencia solar 5 veces superior. La FCC aceptó la solicitud de SpaceX para hasta un millón de satélites orbitales para centros de datos

10.000 lanzamientos de naves espaciales al año

"Dentro de 5 años, lanzaremos y operaremos cada año más IA en el espacio que el total acumulado en la Tierra". Lanzamientos de cohetes con frecuencia aérea.

El "Problema del Dinero Infinito" Musk llama a Optimus un "exponencial multiplicativo recursivo". Traducción: Robots que construyen robots. Los costos se desploman. La productividad se vuelve infinita. "Aumento exponencial de la inteligencia digital × capacidad del chip × destreza electromecánica. Luego, el robot comienza a fabricar robots. Esto es una supernova". Optimus 3 → 1 millón de unidades/año Optimus 4 → 10 millones Optimus 5 → 50-100 millones

2026

Musk dice que la emulación humana digital (IA que puede hacer cualquier cosa que un humano haga en una computadora) se resolverá a fines de 2026.

"Lo mejor que puede hacer la IA antes de tener robots físicos es un Optimus digital".
Grok vs. HAL 9000 — La filosofía de la verdad "Si haces que la IA sea políticamente correcta, la vuelves una locura". Musk hace referencia a HAL 9000 de 2001: Una odisea del espacio. HAL no fracasó porque fuera malvado. Fracasó porque se vio obligado a mentir. Eso es lo que Arthur C. Clarke estaba tratando de decir: No hagas que la IA mienta. Grok está hecho para la verdad. No para la comodidad.

La guerra de la manufactura de la que nadie habla:

La producción eléctrica de China crece rápidamente. ¿En el resto del mundo? Estancada. La advertencia de Musk es contundente: La producción de chips crece exponencialmente, pero la de electricidad se mantiene estable. ¿Cómo van a encender los chips? ¿Con hadas mágicas de la electricidad? Sin IA y robótica, Estados Unidos no puede cerrar la brecha.

La "Terafab": ¡Gigafábrica, a un lado! Musk no compra chips. Construye las máquinas que los construyen. "He mencionado públicamente la idea de hacer un TeraFab, siendo Tera el nuevo Giga". Objetivo: Millones de obleas al mes. Internamente. "Las turbinas están agotadas hasta el año 2030." "No es posible asociarse con fábricas existentes porque no pueden producir lo suficiente". Si quieres escalar, eres dueño de la física de la fábrica.

Academia Optimus Tesla está construyendo la "Optimus Academy": al menos 10.000 robots reales (quizás entre 20.000 y 30.000) que aprenden mediante el juego autónomo, junto con millones de ellos funcionando en simulaciones. El mismo volante de datos que hizo que la conducción autónoma total fuera dominante: datos del mundo real → entrenamiento → implementación → repetición. Actuadores personalizados. Motores personalizados. Engranajes personalizados. Sensores personalizados. No existe una cadena de suministro para robots humanoides. Tesla construyó la mano desde cero.


La trampa del "polvo de hadas"

Apple estaba bombardeando a Tesla con ofertas de doble pago para robar ingenieros. ¿La lección de Musk? "La gente es gente. No existe el polvo mágico de hadas." Contratar en Google o Apple no garantiza el éxito. La diferencia no es el pedigrí del talento, sino el sistema que se construye alrededor de la gente. El medio ambiente supera al currículum. Siempre


GPU en el espacio: las matemáticas del final Energía = ~15% del costo del centro de datos. Chips = ~70%. ¿Pero qué pasa cuando la energía llega a un techo en la Tierra y Starship alcanza los 10.000 lanzamientos al año? La computación espacial gana. Los chips resistentes a la radiación y de alta temperatura para los centros de datos orbitales son los mismos que se necesitan para Marte. Cada victoria en la computación espacial es un paso hacia la civilización multiplanetaria. La fusión de SpaceX + xAI (1,25 billones de dólares combinados) acaba de hacer esto realidad.

Fuente

https://x.com/elcodigomental/status/2020099175958905020

La verdadera misión de xAI. No va solo de crear modelos más inteligentes, sino de aumentar la inteligencia del universo, hacerla durar más tiempo y expandir su alcance.

1) “Extender la vida más allá de la Tierra” (SpaceX / Marte)

Dónde hay consenso: SpaceX ha acelerado el acceso al espacio (coste y cadencia), y eso cambia el tablero de exploración y logística orbital.

Dónde muchos expertos pinchan el globo: “ciudad autosuficiente en Marte” en plazos cortos se ve como extraordinariamente difícil por:

  • Costes y complejidad: estimaciones técnicas de NASA sitúan una primera misión humana a Marte en el orden de cientos de miles de millones (se menciona “~medio billón” en un informe técnico).

  • Riesgos biomédicos (radiación, salud, soporte vital) y exigencias de fiabilidad de sistemas cerrados.

  • Realismo de calendarios: incluso en lo inmediato, hay señales de que las prioridades y cronogramas se reajustan (p. ej., informes recientes de retrasos/reenfoque hacia misiones lunares).

Lectura “experta” típica: Musk empuja la frontera y consigue inversión/atención, pero Marte como “seguro de vida” pronto se considera más narrativa movilizadora que plan ejecutable a 10–20 años.

2) “Aumentar capacidades humanas” (Neuroingeniería / Neuralink)

Aquí la reacción experta suele ser bimodal:

A) Muy favorables al “caso médico”
Implantes para restaurar comunicación en parálisis, interfaces para control de cursores, etc., encajan con una línea de investigación sólida.

B) Escépticos con el “salto a superpoderes” y con los plazos

  • Neurólogos y divulgación especializada recalcan que muchas promesas públicas van por delante de lo demostrado en humanos.

  • También se critica la falta de transparencia científica/ética en cómo se comunican resultados (comparado con estándares biomédicos).

Traducción a tu tema (“neuroingeniería”): el “gran negocio” cercano está en terapia (discapacidad, rehabilitación, neuroprótesis). El “upgrade” masivo del humano sano es, para la mayoría de expertos, mucho más incierto, por biología, seguridad y regulación.

3) “Evitar riesgos existenciales” (IA descontrolada / xAI)

Punto clave: hay debate real entre expertos sobre cuán probable es el escenario “existencial”, pero incluso quienes lo toman en serio suelen decir: no descuides daños cercanos (fraude, ciber, sesgos, concentración de poder, accidentes). Un ejemplo claro es este enfoque desde Brookings: atender riesgos extremos, sí, pero priorizar también los inmediatos.

Y aquí aparece la tensión que muchos señalan con Musk: mientras pide estándares altos, medios han criticado a xAI por publicar modelos sin informes de seguridad equivalentes a los de otros actores.

Lectura “experta” típica: su diagnóstico (“ojo con riesgos catastróficos”) es compartido por una parte del mundo técnico, pero su ejecución/estilo puede verse como inconsistente con el listón de “safety” que él mismo reclama.

4) “Energía sostenible + capacidad instalada” (Tesla + el límite físico de la IA)

Aquí tu frase de “no se gana con software barato… se gana con hormigón, cobre, electricidad y capacidad instalada” está muy alineada con lo que viene diciendo el sector energético:

  • La AIE (IEA) proyecta que los data centers (impulsados por IA) explicarán una parte grande del crecimiento de demanda eléctrica en economías avanzadas hasta 2030.

  • Reuters viene cubriendo cómo utilities y fabricantes de infraestructura eléctrica están aumentando inversión por la demanda de centros de datos/IA.

  • Análisis industriales remarcan el cuello de botella “material”: cobre (redes, transformadores, conexión, refrigeración, etc.) y la obra civil/eléctrica asociada.

Qué dirían muchos expertos “anti-hype”:

  • La IA puede ser el catalizador, pero el verdadero “moat” de esta fase es red, generación, permisos, transformadores, interconexión, refrigeración.

  • Esto encaja con una tesis: el “ciclo” lo lideran quienes dominen energía + infraestructura, no solo modelos.


En una frase 

Muchos expertos ven a Musk como gran acelerador de agendas (espacio, electrificación, BCI), pero cuestionan (1) plazos y (2) extrapolaciones(“Marte autosuficiente pronto”, “superpoderes neuronales”, “safety” sin transparencia).

 En cambio, donde hay más convergencia hoy es en tu idea: el cuello de botella del próximo ciclo es infraestructura energética y material.


Restauración de movilidad en personas con parálisis mediante chips que leen la actividad neuronal.
Control de dispositivos externos (ordenadores, prótesis, sillas de ruedas) solo con el pensamiento.
Estimulación cerebral para tratar trastornos neurológicos en el futuro.

La empresa ha realizado implantes en humanos, con resultados preliminares que muestran que un paciente paralizado puede mover un cursor con la mente.

Están trabajando en electrodos más finos y flexibles, que reduzcan el daño al tejido cerebral.

Su visión a largo plazo incluye restaurar la visión mediante implantes que sustituyan funciones del nervio óptico

Musk ha afirmado que su tecnología podría:

  • Transmitir señales visuales directamente al cerebro, saltándose ojos y nervios dañados.

  • Crear una especie de “cámara artificial” que envíe información visual a la corteza visual.

Esto está todavía en fase conceptual, pero se basa en investigaciones reales de neuroprótesis visuales que ya existen en laboratorios.

Parálisis: restaurar movimiento y comunicación

Este es el campo donde Neuralink está más avanzado.

Objetivos:

  • Permitir que personas con tetraplejia usen un ordenador a alta velocidad.

  • En el futuro, conectar el cerebro a exoesqueletos o prótesis robóticas.

  • Recuperar funciones motoras mediante estimulación eléctrica de la médula espinal, combinada con lectura neuronal.

Musk suele hablar de “fusionar humanos y máquinas”, pero la aplicación inmediata es mucho más práctica: autonomía para personas con lesiones neurológicas.

El cerebro: hacia una interfaz directa con la tecnología

Musk imagina un futuro donde:

  • La comunicación humano‑máquina sea tan rápida como pensar.

  • Se puedan almacenar recuerdos, mejorar capacidades cognitivas o tratar enfermedades mentales.

  • La IA y el cerebro humano estén conectados para evitar que la IA supere al ser humano sin control.

Aunque estas ideas son especulativas, sí están alineadas con líneas de investigación actuales en neuroingeniería.

Musk habla a menudo del futuro de la vida desde una perspectiva tecnológica:

Sus grandes ejes:

  • Extender la vida humana más allá de la Tierra (SpaceX).

  • Aumentar capacidades humanas mediante interfaces neuronales (Neuralink).

  • Evitar riesgos existenciales como IA descontrolada (xAI).

  • Crear sistemas de energía sostenible para preservar la vida en el planeta (Tesla).

Su visión combina biotecnología, neurociencia, IA y exploración espacial

------------------------

El próximo gran ciclo no se gana con software barato ni con promesas.

Se gana con hormigón, cobre, electricidad y capacidad instalada.

*Relacionado con el limite de la IA, necesidad de generar más energía

https://articulosclaves.blogspot.com/2026/02/estamos-en-una-una-reescritura-del.html

lunes, 2 de febrero de 2026

Cris Contra el Cáncer/tumores de páncreas/Doctor Mariano Barbacid

 

La Fundación Cris Contra el Cáncer, presentaba los resultados de un estudio liderado por el doctor Mariano Barbacid, quien junto a su equipo conseguía un avance de enorme relevancia: una triple combinación terapéutica capaz de eliminar por completo los tumores de páncreas en modelos animales, sin efectos secundarios notables y con una durabilidad nunca observada hasta ahora.


Cris Contra el Cáncer han reiterado la necesidad de avanzar rápidamente, dado que se trata de un cáncer muy agresivo con apenas un 8 % de supervivencia

https://criscancer.org/

«Por primera vez hemos conseguido una respuesta completa, duradera y con baja toxicidad frente al cáncer de páncreas en modelos experimentales. Estos resultados indican que una estrategia racional de terapias combinadas puede cambiar el rumbo de este tumor», señaló doctor Mariano Barbacid.

A pesar de que se trata un primer paso crucial, desde Cris Contra el Cáncer han reiterado la necesidad de avanzar rápidamente, dado que se trata de un cáncer muy agresivo con apenas un 8 % de supervivencia. Para que estos grandes resultados puedan llegar a las personas aún queda un paso imprescindible: garantizar que la estrategia que plantea el doctor Barbacid y su equipo es segura y eficaz en pacientes. Para llevar a cabo esta fase de análisis, la entidad ha destacado la necesidad de reunir tres millones y medio de euros, motivo por el que han abierto un canal de donaciones con el objetivo de acercar este hito histórico para el ser humano.

«Nuestro objetivo final es poder el cáncer de páncreas en pacientes, y cuanto antes mejor. Por eso necesito tu ayuda», señalaba el doctor Barbacid en un mensaje en la red social X.

Una triple terapia dirigida contra los motores del tumor

La estrategia terapéutica se basa en la combinación de tres inhibidores dirigidos contra mecanismos clave para la supervivencia de las células tumorales: KRAS —el principal motor genético del cáncer de páncreas—, EGFR y STAT3, dos proteínas implicadas en las señales que permiten al tumor crecer y generar resistencias.

La inhibición simultánea de estas tres dianas ha demostrado ser determinante. En distintos modelos animales, incluidos modelos PDX derivados de tumores humanos, los tumores desaparecieron por completo y los animales permanecieron libres de enfermedad durante más de 200 días tras finalizar el tratamiento, sin efectos secundarios relevantes.

Barbacid ha insistido durante su intervención en que estos resultados no habrían sido posibles sin el respaldo de CRIS Contra el Cáncer: “No me cansaré de decir que ninguno de los miembros de mi equipo estaría hoy aquí hablando de estos resultados sin el apoyo financiero de la Fundación. Yo mismo no estaría aquí sin CRIS Contra el Cáncer y sin colaboraciones clave como la de mi compañera Carmen Guerra”.

El investigador ha explicado que el avance es fruto de un cambio de enfoque: pasar de estudios puramente genéticos a una validación farmacológica rigurosa. En este sentido, ha destacado que la triple terapia no es citotóxica y que, a diferencia de tratamientos previos, “con nuestro experimento ningún ratón murió en más de 250 días, cuando con otros enfoques todos fallecían en menos de 50”.

El respaldo institucional y la ciencia a largo plazo

Durante la rueda de prensa, el Director del CNIOFernando Peláez, ha querido poner en valor el alcance del trabajo y el recorrido científico de Barbacid: “Lo que hoy presentamos no es una anécdota. Es el resultado de una carrera de excelencia, constancia y rigor en la investigación”. Peláez ha recordado además el papel histórico de Barbacid en la creación del centro y ha subrayado la importancia de la colaboración con CRIS Contra el Cáncer, entidad que forma parte del patronato de la Fundación CNIO y que impulsa proyectos estratégicos de investigación traslacional.

La sociedad civil como motor de la investigación

Por su parte, la presidenta de CRIS Contra el CáncerLola Manterola, ha reivindicado el papel de la sociedad civil como impulsora de la ciencia: “CRIS Contra el Cáncer es una comunidad de más de 10.000 personas convencidas de que apoyar la investigación es la única manera de acabar con el cáncer y de que los avances lleguen cuanto antes a los pacientes”.

Manterola ha recordado que la Fundación ha invertido ya más de 80 millones de euros en investigación, apoyando más de 350 líneas científicas, más de 650 ensayos clínicos y a más de 12.000 pacientes. “Es mucho ‘pico y pala’ durante años hasta que llegan los resultados. Y, de vez en cuando, ese esfuerzo cambia el escenario y abre una puerta que nunca antes se había abierto. Hoy es uno de esos días”, ha afirmado.

En el caso concreto del proyecto liderado por BarbacidCRIS Contra el Cáncer ha destinado 3,6 millones de euros en los últimos seis años. “Apostamos por este proyecto porque la necesidad médica es enorme. Hablamos de un tumor letal, con más de 10.000 nuevos casos al año en España y una supervivencia inferior al 10%”, ha añadido. “Somos la Generación CRIS: la que va a curar el cáncer. Y no es magia, es ciencia sostenida en el tiempo”.

El adenocarcinoma ductal de páncreas es uno de los tumores más agresivos de la medicina actual. Según datos de la SEOM y REDECAN, en España se diagnostican más de 10.300 nuevos casos cada año, una cifra en aumento, y solo entre el 8% y el 10% de los pacientes sobreviven cinco años tras el diagnóstico.

Frente a este panorama, los resultados del equipo de Barbacid suponen un punto de inflexión: es la primera vez que se logra una curación completa y duradera en modelos experimentales con una terapia de baja toxicidad y una estrategia realista de traslado a la clínica.

Próximos pasos: del laboratorio al paciente

Tras la publicación del estudio, el siguiente objetivo es avanzar hacia un ensayo clínicoun proceso complejo que requiere tiempofinanciación y superar múltiples etapas regulatorias. Barbacid ha explicado que, antes de llegar a pacientes, es necesario optimizar los fármacos, mejorar sus propiedades farmacológicas y garantizar su seguridad en humanos. “Un ratón puede tolerar efectos tóxicos que un ser humano no”, ha recordado.

El investigador ha estimado que, en el mejor de los escenarios, podrían pasar al menos tres años antes de iniciar un ensayo clínico, siempre que se consigan los recursos necesarios. Solo la fase inicial requeriría alrededor de 30 millones de euros. “Es un proyecto de alto riesgo, pero el retorno —si se me permite la expresión— es impresionante”, ha señalado

Desde CRIS Contra el Cáncer, el mensaje final ha sido claro: la investigación es la mejor inversión posible. “Invertimos en vidas y haremos todo lo que esté en nuestra mano para que este proyecto avance”, han señalado desde la Fundación. “Apoyar a científicos excelentes y seguir abriendo puertas a tratamientos para tumores tan letales como el cáncer de páncreas no es solo una opción, es una responsabilidad colectiva”.

https://www.corresponsables.com/actualidad/mariano-barbacid-cris-contra-el-cancer-presentan-estudio-pionero-logra-eliminar-tumores-pancreas-modelos-experimentales/

Para colaborar con CRIS contra el cáncerpuedes seguir estos pasos:

miércoles, 28 de enero de 2026

The Computational Case for Hypocrisy

 

The Computational Case for Hypocrisy

A guest post by Aditya Kulkarni.

Este artículo defiende que la hipocresía no es un defecto moral, sino una solución inteligente de la evolución para un problema computacional del cerebro. El autor explica que la mente humana no es un “yo” unitario que decide conscientemente: hay módulos antiguos (hambre, agresión, deseo de estatus) que actúan primero por impulsos primitivos, y luego hay otra parte consciente que llega después y funciona como un “secretario de prensa” que racionaliza y justifica lo hecho con excusas socialmente aceptables. Pone un ejemplo: cuando comes tarta estando a dieta, la parte antigua dice “¡cómela!” y la parte consciente inventa al instante una excusa: “es para tener energía antes de correr”. Esta capacidad de mentirnos a nosotros mismos nos ayuda a convencer mejor a los demás y mantener estatus social.

¿Por qué la evolución no hizo un cerebro coherente que siempre piense y actúe igual? Porque borrar o cambiar esos impulsos antiguos sería muy caro y peligroso. Esos impulsos nos mantuvieron vivos millones de años (comer mucho cuando hay comida, defenderse con fuerza, competir por pareja). Si intentáramos “apagarlos” ahora para ser una persona perfecta y sin contradicciones, podríamos romper otras cosas importantes (por ejemplo, quitar la agresividad podría dejarte sin capacidad de defenderte o de reaccionar ante un peligro). Por tanto, en vez de reescribir todo el cerebro, la evolución añadió una capa fina encima: un “traductor” que toma el impulso crudo (“quiero esto porque soy egoísta egoísta”) y lo convierte en una explicación aceptable (“lo hago por una buena razón”). Así, el cerebro viejo sigue funcionando para sobrevivir, pero el nuevo lo disfraza para que encaje en la sociedad moderna y no pierdas amigos, pareja o respeto. La hipocresía es ese parche o apaño: eficiente, barato y necesario para vivir en grupo sin conflictos constantes.

https://api.omarshehata.me/substack-proxy/articles/thelivingfossils-substack-com-p-the-computational-case-for-hypocrisy-manualredirect.html

https://thelivingfossils.substack.com/p/the-computational-case-for-hypocrisy?manualredirect

AlphaGenome.Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome

 AlphaGenome.

El resumen rápido que hacen es que el modelo está especializado en predecir los efectos de variantes en regiones reguladoras del genoma, que controlan cuándo y cómo se expresan los genes. AlphaGenome sirve entender el genoma “regulador”: no se centra solo en el 2% del ADN que codifica proteínas, sino en ese 98% que actúa como panel de control de los genes (cuándo se encienden, en qué tejido, con qué intensidad). El valor de esto estriba en que muchas variantes asociadas a enfermedad están en regiones no codificantes y son difíciles de interpretar. Que AlphaGenome ayude a predecir el impacto molecular de una variante reguladora permite priorizar qué mutaciones merecen experimento. No es que “diagnostice” por sí solo sino que acelera hipótesis, pero la validación sigue siendo de laboratorio/clinica. Google presume de más 3,000 usuarios científicos totales y de haber liberando el modelo y los pesos para todo el mundo. Si AlphaFold fue “estructura de proteínas”, AlphaGenome apunta a ser “gramática del ADN regulador”. Un avance realmente potente, un impulso enorme a la investigación científica y un puntazo de la gente de Deepmind de ofrecerlo al mundo.

Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome




Deep learning models that predict functional genomic measurements from DNA sequences are powerful tools for deciphering the genetic regulatory code. Existing methods involve a trade-off between input sequence length and prediction resolution, thereby limiting their modality scope and performance1,2,3,4,5. We present AlphaGenome, a unified DNA sequence model, which takes as input 1 Mb of DNA sequence and predicts thousands of functional genomic tracks up to single-base-pair resolution across diverse modalities. The modalities include gene expression, transcription initiation, chromatin accessibility, histone modifications, transcription factor binding, chromatin contact maps, splice site usage and splice junction coordinates and strength. Trained on human and mouse genomes, AlphaGenome matches or exceeds the strongest available external models in 25 of 26 evaluations of variant effect prediction. The ability of AlphaGenome to simultaneously score variant effects across all modalities accurately recapitulates the mechanisms of clinically relevant variants near the TAL1 oncogene6. To facilitate broader use, we provide tools for making genome track and variant effect predictions from sequence.



Interpreting the impact of genome sequence variation remains a central biological challenge. Non-coding variants, which reside outside of protein-coding regions, are particularly challenging to interpret because of the diverse molecular consequences they can elicit. For example, non-coding variants can modulate genome properties such as chromatin accessibility, epigenetic modifications and three-dimensional chromatin conformation. Variants can further influence messenger RNA (mRNA) availability by altering expression levels or modifying sequence composition through splicing changes.


Computational methods can learn patterns from experimental data to predict and explain variant effects. One class of methods,sequence-to-function models1,2,3,4,5, takes a DNA sequence as input and predicts genome tracks, a data format associating each DNA base pair with a value (representing read coverage, count or signal) derived from experimental assays performed in cell lines or tissues
https://www.nature.com/articles/s41586-025-10014-0?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=